仪器仪表学报

作者：田心如，褚 洁，蔡觉平，温凯林，王宇翔

单位：田心如,1. 西安电子科技大学微电子学院,,褚 洁,1. 西安电子科技大学微电子学院,,蔡觉平,1. 西安电子科技大学微电子学院,,温凯林,1. 西安电子科技大学微电子学院，2. 苏州鸿鹄骐骥电子科技有限公司,,王宇翔,1. 西安电子科技大学微电子学院,

关键词：缺陷检测;Mini/Micro-LED;卷积神经网络;自注意力

基金：国家自然科学基金面上项目(62274123)、陕西省自然科学基础研究计划项目(2024JC-YBQN-0615)、中央高校基本科研业务费专项资金项目(XJSJ23054)、陕西省博士后项目(2023BSHEDZZ173)资助

微型发光二极管(Mini/Micro-LED)是下一代显示技术。随着Mini/Micro-LED芯片物理尺寸的微小化,制造良品率下降、集成度激增,Mini/MicroLED芯片的快速、精确检测成为工业生产的关键。然而由于芯片尺寸小、分布密集,单个目标的特征信息占比不足,且工业检测要求检测算法速度快、易部署,Mini/Micro-LED芯片缺陷检测仍面临巨大挑战。针对这些问题,设计了一种压缩注意力细节-语义互补卷积神经网络(CADSC-CNN)。在特征融合网络加入基于自注意力机制的编码器结构,更容易获取全局信息,对小目标的特征信息进行补充;同时对自注意力进行压缩操作减少模型的参数量,提高检测速率。此外,通过工业相机采集的Mini/Micro-LED数据集验证该方法的有效性。实验表明,该方法的平均精度均值(mAP)达到了95.6%,速度为100.6fps关键词。

来源：2024年第8期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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